Номер 8, страница 108 - гдз по биологии 11 класс учебник Пасечник, Каменский

Глава 3. Макроэволюция и ее результаты. §12. Эмбриологические и сравнительно-морфологические методы изучения эволюции. Проверьте себя - номер 8, страница 108.

Условие.

8. Оцените значение биоинформатики для изучения закономерностей эволюции.

Решение.

Решение 2.

8. Биоинформатика играет ключевую роль в изучении закономерностей эволюции, предоставляя методы и инструменты для анализа огромных объемов молекулярно-биологических данных. Ее значение заключается в следующем:

1. Сравнительный анализ геномов и последовательностей. Биоинформатика позволяет сравнивать последовательности ДНК, РНК и белков у разных видов. Это помогает выявлять гомологичные гены, определять степень родства между организмами и находить генетические основы адаптаций и видообразования.

2. Построение филогенетических деревьев. На основе анализа молекулярных данных создаются филогенетические деревья, которые наглядно показывают эволюционные взаимоотношения между видами, их общего предка и время расхождения эволюционных линий. Это фундаментальный инструмент для систематики и эволюционной биологии.

3. Изучение молекулярных часов. Анализируя скорость накопления мутаций в генах, биоинформатика позволяет оценить время, прошедшее с момента дивергенции (расхождения) видов от общего предка, что помогает датировать ключевые эволюционные события.

4. Анализ естественного отбора на молекулярном уровне. С помощью биоинформатических подходов можно определить, какие гены находятся под действием положительного, отрицательного (очищающего) или нейтрального отбора. Это дает представление о движущих силах эволюции на уровне генов.

5. Реконструкция геномов предков. Методы биоинформатики позволяют реконструировать последовательности генов и целых геномов вымерших предковых организмов, что открывает новые возможности для понимания хода эволюции и функций древних белков.

Таким образом, биоинформатика превратила эволюционную биологию из преимущественно наблюдательной науки в точную, основанную на анализе больших данных, что позволяет проверять гипотезы и открывать новые закономерности эволюционного процесса на молекулярном уровне.